Líder de Engenharia de Analytics

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Cashea

501 - 1000 funcionários

Fundada em 2022

💳 Fintech

🛍️ Comércio Eletrônico

👥 B2C

💰 $750.000 Seed Round - Cashea em 2025-03

Fintech • eCommerce • B2C

A Cashea é uma fintech venezuelana de 'compre agora, pague depois', que oferece uma linha de pagamento baseada em aplicativo, permitindo que os consumidores comprem em comerciantes parceiros e paguem em parcelas agendadas, sem juros. A plataforma aprova rapidamente linhas de crédito pré-aprovadas, suporta pagamentos tanto em lojas físicas quanto online em milhares de varejistas parceiros e inclui um programa de fidelidade para recompensar o uso responsável. A Cashea foca no financiamento ao consumidor para compras diárias e de maior valor, ao mesmo tempo em que integra comerciantes para aceitar pagamentos flexíveis em parcelas.

Descrição

• Projetar, construir e manter modelos de dados limpos, testados e transformados no Data Warehouse usando dbt/Dataform • Manter a Single Source of Truth (SSoT) do negócio • Criar a camada semântica e manter o Catálogo de Dados atualizado • Capacitar os Business Analysts a criar dashboards e análises operacionais • Enriquecer esquemas, metadados e documentação para alimentar modelos de código e IA • Definir e implementar frameworks de testes, monitoramento de alertas e observabilidade de dados • Estabelecer boas práticas de DataOps, revisão de pull requests e controle de versão • Mentorar outros Analytics Engineers • Coordenar com as equipes de Data Platform e Engenharia a integração de pipelines e a definição de Data Contracts • Otimizar o contexto de dados para ferramentas de IA

🎯 Requisitos

• Mais de 6 anos de experiência trabalhando em ambientes de dados • Pelo menos 3 anos de experiência especializada em Analytics Engineering • Mais de 2 anos liderando equipes especializadas em Analytics Engineering • Domínio avançado de SQL • Experiência sólida com dbt ou Dataform em ambientes cloud, como GCP BigQuery, Snowflake ou Redshift • Experiência prática em metodologias de modelagem analítica: Kimball, Star Schema e Data Vault • Controle de versão com Git • Fluxos de CI/CD para dados (DataOps) • Conhecimentos intermediários de Python • Experiência na implementação e manutenção de Catálogos de Dados, como DataHub, Atlan ou dbt Docs • Experiência com camadas semânticas • Capacidade de traduzir requisitos de negócio complexos em modelos técnicos escaláveis e orientar outros engenheiros

🏖️ Benefícios

• Cultura de trabalho baseada em confiança e propósito • Ambiente em que a criatividade e a curiosidade são valorizadas • Espaço para contribuir com ideias e feedback • Cultura de pertencimento e inclusão • Transparência na comunicação • Trabalho focado em impacto real

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